AUDIO WATERMARKING DENGAN METODE DISCRETE WAVELET TRANSFORM
DAN ECHO HIDING PADA AMBIENT MODE
AUDIO WATERMARKING BASED ON DISCRETE WAVELET TRANSFORM METHOD
AND ECHO HIDING METHOD ON AMBIENT MODE
Yoga Sanjaya Purba1, Gelar Budiman, S.T., M.T.2, I Nyoman Apraz R, S.T., M.T.3
1,2,3Prodi S1 Teknik Telekomunikasi, Fakultas Teknik, Universitas Telkom
1yoga.sanjaya03@gmail.com 2gelarbudiman@telkomuniversity.ac.id 3ramatryana@gmail.com
Abstrak
Teknologi yang semakin maju memudahkan kita untuk melakukan pertukaran informasi berupa teks, video, gambar, maupun suara. Dengan semakin mudahnya pertukaran tersebut maka semakin mudah juga untuk memodifikasinya. Karena permasalahan tersebut untuk menjaga kepemilikan data digital maka diperlukan teknik watermark dalam suatu host data seperti gambar, suara dan video. Teknik watermark sangat penting karena melindungi kepemilikan multimedia, identifikasi hak cipta, identifikasi pengguna, penentuan keaslian dan pemantauan otomatis.
Watermarking adalah proses penyisipan informasi ke salah satu host-data seperti gambar, suara dan video (image, audio, video) sehingga informasi (watermark) kemudian dapat diekstraksi dan dideteksi informasi tersebut untuk berbagai tujuan termasuk pencegahan dan pengendalian penyebaran data digital yang dilindungi hak cipta. Pada penelitian ini akan membahas tentang perancangan sistem watermarking dengan metode Discrete Wavelet Transform (DWT) dan Echo Hiding. Pengimpementasian penelitian ini juga dilakukan dengan menggunakan software MATLAB dan di uji dengan parameter BER, MOS, test-bed dan ambient mode (pada level/jarak tertentu).
Dari penggabungan metode Discrete Wavelet Transform (DWT) dan Echo Hiding dapat dihasilkan algoritma audio watermarking yang lebih tahan dibandingkan dengan metode yang terpisah baik dan dalam kualitas, kapasitas dan ketahanan. Nilai BER yang didapatkan pada saat diberi serangan stereo to mono, noise, speed change, gema echo dan equalizer dengan nilai BER < 0.05 dan saat serangan LPF, resampling dan kompresi MP3 dengan nilai BER > 0.05. Dan nilai BER minimum yang diperoleh pada skema ambient mode sebesar 0.24.
Kata kunci: Watermarking, Audio watermarking, DWT, Echo Hiding, Ambient mode. Abstract
Increasingly advanced technology allows us to exchange information in the form of text, video, image, and sound. The exchanges with the more easily it easier also to modify it. Because of these problems to keep possession of the necessary digital data watermark techniques in a host data such as pictures, sounds and video. Watermark technique is very important because it protects multimedia ownership, copyright identification, user identification, determination of the authenticity and automated monitoring.
Watermarking is the embedding process information to one of the host-data such as pictures, sounds and video (image, audio, video) so that information (watermark) can then be extracted and detected such information for a variety of purposes including the prevention and control of the spread of digital data that is protected by copyright. This research will discuss system design watermarking method Discrete Wavelet Transform (DWT) and Echo Hiding. The implementation this research is also done using MATLAB software and test the BER parameter, MOS, test-bed and ambient mode (at level / certain distance).
From incorporation method Discrete Wavelet Transform (DWT) and Echo Hiding can be generated audio watermarking algorithm which is more resistant than the methods that separate good and the quality, capacity and robustness. BER value obtained at the time of the attack were given stereo to mono, noise, speed change, echo echo and equalizer with BER values < 0.05 and when the attack LPF, resampling and MP3 compression with BER values > 0.05. And the minimum BER values obtained in ambient mode scheme by 0.24.
Keywords: Watermarking, Audio Watermarking, DWT, Echo Hiding, Ambient mode.
1. Pendahuluan
Seiring berjalannya waktu dan semakin meluasnya jaringan multimedia, maka proses pengiriman dan pengaksesan dari media digital (seperti citra digital, video digital, audio digital,dll) juga semakin mudah. Dengan kemudahan tersebut, distribusi media digital melalui Internet disisi lain dapat menimbulkan permasalahan ketika media tersebut
sulit dibedakan dengan aslinya. Sehingga dengan mudah didistribusikan maupun diperbanyak oleh pihak-pihak yang tidak bertanggung jawab.
Kemudahan ini tentu saja menjadi peluang bagi setiap orang untuk dapat secara bebas saling bertukar informasi yang mereka inginkan. Oleh karena itu, diperlukannya suatu sistem keamanan yang dapat mengamankan informasi dari pihak-pihak yang tidak bertanggung jawab dan berkepentingan. Salah satu metode yang dikembangkan untuk
mengatasi masalah tersebut adalah watermarking.
Teknik watermark sangat penting karena melindungi kepemilikan multimedia, identifikasi hak cipta, identifikasi
pengguna, penentuan keaslian dan pemantauan otomatis.[1] Digital Watermarking adalah proses penyisipan
informasi ke salah satu host-data seperti gambar, suara dan video (image, audio, video) sehingga informasi
(watermark) kemudian dapat diekstraksi dan dideteksi informasi tersebut untuk berbagai tujuan termasuk pencegahan
dan pengendalian penyebaran data digital yang dilindungi hak cipta. Dalam pembahasan kali ini dikhususkan pada host-data audio, teknik watermark pada audio lebih kompleks dibandingkan dengan image atau video karena
mengandalakan Human Auditory System (HAS). Human auditory system lebih sensitif dibandingkan human visual
system sehingga perlu penyisipan yang lebih teliti dalam objek audio agar tidak mengganggu sinyal asli pada objek
audio.
Dalam tugas akhir ini metode watermarking yang digunakan adalah menggabungkan 2 metode yaitu Discrete Wavelet
Transform (DWT) dan Echo Hiding. Metode DWT digunakan kerena pada penelitian sebelumnya metode DWT
memperoleh SNR (Signal to Noise Ratio) yang cukup bagus[6]. Sedangkan pada penelitian metode Echo Hiding
sebelumnya memiliki tingkat ketahanan atau robustness yang baik[10]. Sehingga dengan menggabungkan kedua
metode tersebut, lebih tahan dibandingkan dengan metode yang terpisah baik dalam kualitas, kapasitas, impersibilitas yang semakin baik, dan tahan terhadap 8 jenis serangan. Penelitian dengan metode ini dilakukan pada
ambient mode dengan jarak tertentu kemudian dilakukan perekaman ulang dengan media lainnya dan di deteksi
kembali dengan program yang telah dibuat pada software MATLAB.
2. Teori dan Tahap Perancangan
Dalam mengerjakan pada penelitian ini, perlunya sebuah perancangan pada audio watermarking sendiri sangatlah
penting sehingga hasil yang kita dapatkan sesuai dengan apa yang akan kita analisa. Audio watermarking merupakan
penyisipan informasi yang melalui 2 jenis tahapan penting, yaitu embedding (proses penyisipan) informasi yang di inginkan berupa text pada audio sehingga audio yang telah dihasilkan sudah terdapat informasi di dalamnya dan extracting (proses pengambilan informasi), dimana audio yang telah di sisipkan tadi akan dipisahkan antara suara asli dengan informasi yang telah disisipkan sebelumnya sehingga kita mendapatkan informasi yang disisipkan. Selain daripada itu, dengan membandingkan bit penyisipan di awal dan bit hasil ekstraksi akan
Gambar 2.1 Diagram alir penyisipan (embedding)
Proses tahap penyisipan dimulai dengan penginputan audio dalam format *.wav. Audio akan melewati tahapan
2.1.1 Penentuan subband pada DWT
Proses Discrete Wavelete Transform adalah sebagai berikut:
a) Sinyal audio x(n) yang sudah terdeteksi akan dipisahkan antara frekuensi tinggi dan frekuensi rendah. b) Dekomposisi wavelete yaitu pada level pertama sinyal audio x(n) melewati high pass filter dan low pass
filter dan akan dilakukan sebanyak n level . Dekomposisi sinyal audio akan menghasilkan beberapa sub- band yang akan membantu menentukan sub-band yang paling layak untuk disisipkan informasi.
LPF ↓ 2 A(n)
x(n)
HPF ↓ 2 D(n)
A(n) : approximate coefficient D(n) : detailed coefficient
c) Penyisipan informasi dilakukan pada sinyal low, high dan pada kedua sinyal (low-high) yang telah
terbagi.
2.1.2 Penyisipan informasi dengan Echo Hiding
Echo adalah suara kiriman yang direfleksikan kembali ke pengirim/asalnya dengan cukup kuat sehigga ia bisa dibedakan dari suara yang asli. Sementara itu, echo hiding adalah suatu metode steganografi yang menyisipkan data pada media audio dengan merepresentasikan data yang akan disisipkan ke dalam bentuk echo. Untuk merepresentasikan data yang akan disisipkan ke dalam bentuk echo tersebut, maka digunakan dua macam delay
time, δ1 merepresentasikan biner 1, dan δ0 untuk merepresentasikan biner 0. Echo tersebut dibuat dengan durasi
dan volume suara yang diusahakan agar tidak terdeteksi oleh pendengaran manusia[7].
Proses penyisipan pada Echo Hiding embedding adalah sebagai berikut[8]:
a)
Echo Hiding menggunakan dua jenis delay waktu yang berbeda. Delay waktu yang pertama dipakai untukmewakili bit 0, delay ini berasal dari offset. Sedangkan delay yang kedua dipakai untuk mewakili bit 1,
delay ini berasal dari offset ditambah dengan delta. Untuk menentukan nilai dari delay waktu agar berada
di bawah batas pendengaran manusia, maka perlu dilakukan penyesuaian terhadap nilai decay rate dan
initial amplitude.
(A) "ONE" KERNEL (8) "ZERO" KERNEL
Gambar 2. 2 Karnel pada metode echo hiding[8]
Nantinya sinyal yang menggunakan kernel satu ataupun kernel nol akan diproses dan menghasilkan sinyal seperti yang dapat dilihat pada Gambar 2.8
ORIGINAi. SIGNAL h(t) OUTPUT
Gambar 2.3 Contoh pembuatan sinyal echo
b)
Sinyal asli dibagi atau dipecah-pecah menjadi beberapa bagian. Bagian-bagian tersebut kemudiandimisalkan diberikan label a, b, c, d, e, f dan g. Bit 1 akan disisipkan pada bagian a, c, d, dan g. Untuk menyisipkan bit 1, maka kernel yang digunakan di setiap bagian tersebut ialah kernel satu. Sedangkan pada bagian b, e, dan f, bit 0 akan disisipkan menggunakan kernel nol pada bagian-bagian tersebut.
�
1 0 1 1 0 0 1
Putar Audio Watermarked
Rekam dengan media lain (sound recorder)
c)
Untuk mendapatkan hasil yang baik, maka dibuatlah kedua buah sinyal echo. Yang pertama ialah membuatsinyal echo 1 dengan menciptakan echo pada sinyal asli menggunakan ‘ONE’ kernel. Dan yang kedua
ialah membuat sinyal echo 0 dengan menggunakan ‘ZERO’ kernel.
Gambar 2.5 Sinyal echo 1 dan sinyal echo 0
d)
Untuk menggabungkan kedua sinya echo diatas, maka dibuat dua buah sinyal mixer. Sinyal mixermerupakan sinyal yang didapatkan dari bit-bit pesan yang akan disisipkan, terdiri dari 0 dan 1. Sinyal mixer 0 merupakan komplemen dari sinyal mixer 1, jumlah antara dua sinyal mixer tersebut selalu 1. Sinyal echo 0 akan dikalikan dengan sinyal mixer 0 sedangkan sinyal echo 1 akan dikalikan dengan sinyal mixer 1.
Gambar 2.6 “ONE” Mixer dan ”ZERO” Mixer
e)
Hasil perkalian dari masing-masing sinyal echo dan sinyal mixer ini kemudian dijumlahkan. Transisiantara masing masing sinyal melandai dan akan memberikan transisi yang tidak kasar antara masing masing bagian sinyal yang disisipkan dengan bit yang berbeda. Hal ini juga akan mencegah terlihatnya perubahan yang mencolok pada hasil gabungan sinyal.
Gambar 2.7 Proses encoding echo hiding
2.1.3 Proses Ekstraksi (extraction) pada ambient mode
Mulai Selesai
Hitung BER
Konversi biner menjadi teks
Input hasil rekaman ke dalam program
Penggabungan bit pesan dengan BCH
Code
Proses segmentasi
Bit = 1 Bit = 0
DWT = 1 level
Frekuensi rendah dan Y N frekuensi tinggi
Delta “ZERO” Karnel > Delta “ONE” Karnel
Auto korelasi terhadap sinyal
cepstrum
Ambient mode adalah mode perekaman audio yang digunakan dengan perangkat lain seperti smartphone. Parameter yang digunakan untuk mode ini biasanya jarak perekaman dan level distorsi. Proses ini akan diawali dengan memutar
audio watermarked yang sudah tersimpan pada PC kemudian hasil audio yang dihasilkan oleh speaker PC direkam
kembali dengan sound recorder pada smartphone dengan jarak 0.5 meter, 1 meter dan 2 meter.
3. Hasil dan Analisis
Dalam pengujian ketahanan watermark pada audio terhadap serangan melibatkan 5 file audio yang berbeda jenis.
Proses ini dilakukan pada beberapa sub-band DWT dan Echo Hiding untuk proses penyisipan teks informasinya.
Analisis ini dibuat untuk memberikan gambaran hal-hal apa saja yang akan mempengaruhi kualitas dan ketahanan
host audio dengan teknik watermarking yang diimplementasikan. File yang digunakan untuk pengujian adalah
sebagai berikut :
Tabel 3.1 Nama file audio dan deskripsi jenisnya
Nama File Audio Jenis Audio
Audio 1 diskusi.wav Diskusi
Audio 2 musik klasik.wav Lagu klasik
Audio 3 musik pop.wav Lagu pop
Audio 4 musik rock.wav Lagu rock
Audio 5 sepak bola.wav Komentator sepak bola
3.1 Analisis kualitas BER terhadap sub-band dan alpha
Pada pengujian ini, sub-band terbagi menjadi 3 yaitu low, high dan low-high. Dimana di setiap sub-band yang telah
terbagi akan menggunakan alpha sebagai pembentuk echo dalam sinyal yang akan disisipkan teks. Alpa yang
digunakan antara lain 0.2, 0.25, 0.3 sampai dengan 0.5. Setelah pesan disisipkan kedalam audio, maka akan
diekstraksi dan didapatkan nilai BER sebagai berikut
.
Tabel 3.2 Nilai BER pada low sub-band
Alpha BER
0,2 0,25 0,3 0,35 0,4 0,45 0,5
Audio 1 0 0 0 0 0 0 0
Audio 2 0,012605 0,004202 0 0 0 0 0
Audio 3 0 0 0 0 0 0 0
Audio 4 0 0 0 0 0 0 0
Audio 5 0 0 0 0 0 0 0
Tabel 3.3 Nilai BER pada high sub-band
Alpha BER
0,2 0,25 0,3 0,35 0,4 0,45 0,5
Audio 1 0 0 0 0 0 0 0
Audio 2 0 0 0 0 0 0 0
Audio 3 0 0 0 0 0 0 0
Audio 4 0 0 0 0 0 0 0
Audio 5 0 0 0 0 0 0 0
Tabel 3.4 Nilai BER pada low-high sub-band
Alpha Alpha
0,2 0,25 0,3 0,35 0,4 0,45 0,5
Audio 1 0 0 0 0 0 0 0
Audio 2 0,021008 0,004202 0 0 0 0 0
Audio 3 0 0 0 0 0 0 0
Audio 4 0 0 0 0 0 0 0
Audio 5 0 0 0 0 0 0 0
Dari ketiga tabel di atas, terlihat bahwa BER yang paling baik adalah pada saat sub-band high. Dengan alpha = 0.2,
BER yang di dapat untuk kelima audio sudah 0. Hal ini dikarenakan pada proses penambahan echo dan penyisipan
3.2 Pengaruh Faktor Pembagi dan Delta (Δ) terhadap nilai BER dan ODG
Pada proses embedding dengan metode echo hiding, salah satu penentu faktor untuk menentukan delay echo
tersebut adalah faktor pembagi dan delta. Oleh karena itu dilakukan pengujian terhadap faktor pembagi dan delta guna mengetahui kualitas BER maupun ODG. Berikut hasil pengujian terhadap faktor penguji dan delta. Untuk pengujian pertama menggunakan nilai delta = +10
Tabel 3.5 Nilai ODG dengan Delta (Δ) = +10
Audio
Nilai Pembagi
2 3 4 5 6
Audio 1 -3,9063 -3,90684 -3,90712 -3,90718 -3,90736
Audio 2 -3,89554 -3,89829 -3,89901 -3,89966 -3,89996
Audio 3 -0,38759 -0,4803 -0,51322 -0,49062 -0,58378
Audio 4 -3,90386 -3,90415 -3,90395 -3,90414 -3,90402
Audio 5 -3,90137 -3,90246 -3,90309 -3,9036 -3,90358
BER
Audio 1 0 0 0 0 0
Audio 2 0 0,008403 0 0 0
Audio 3 0 0,012605 0 0 0
Audio 4 0,012605 0 0 0 0
Audio 5 0,008403 0 0 0 0
Dari tabel di atas dapat dengan faktor pembagi sebesar 4, BER yang didapatkan untuk kelima audio adalah 0. Dengan demikian untuk faktor pembagi selanjutnya akan mendapatkan nilai BER yang sama. ODG yang di dapatkan juga sangatlah kecil akan tetapi saat kelima audio diputar, audio yang diputar tidak terlalu terganggu dengan
noise yang ada. Selanjutnya dengan penetapan nilai pembagi sebesar 4 didapatkan nilai ODG dan BER sebagai
berikut.
Tabel 3.6 Nilai ODG dan BER dengan nilai pembagi = 4
Audio
Delta (Δ)
5 10 15 20 25
Audio 1 -3,90717 -3,90712 -3,90704 -3,90708 -3,90704
Audio 2 -3,89954 -3,89901 -3,89917 -3,89888 -3,89891
Audio 3 -0,52235 -0,51322 -0,5152 -0,48864 -0,47814
Audio 4 -3,90399 -3,90395 -3,90426 -3,90395 -3,90405
Audio 5 -3,90316 -3,90309 -3,90309 -3,90293 -3,90298
BER
Audio 1 0,189076 0 0,163866 0,142857 0,121849
Audio 2 0,184874 0 0,189076 0,184874 0,142857
Audio 3 0,163866 0 0,168067 0,189076 0,159664
Audio 4 0,155462 0 0,134454 0,142857 0,176471
Audio 5 0,172269 0 0,168067 0,180672 0,168067
Terlihat dari tabel di atas, nilai delta yang baik adalah pada saat delta = +10. Sehingga dengan demikian jarak delay antara sinyal echo 0 dengan sinyal 1 yang baik pada tugas akhir ini berjarak 10 sampel antara kedua sinyal. Pada penelitian ini, hal yang sama juga terjadi pada nilai ODG. Nilai ODG sangatlah kecil akan tetapi tidak terlalu mengganggu audio asli
3.3 Ketahanan watermark terhadap serangan
Pada proses audio watermarking, setelah proses penyisipan informasi berhasil kemudian diberi gangguan sinyal
dengan menggunakan beberapa serangan. Dalam hal ini terdapat pengujian dengan 8 serangan yaitu:
Jarak Audio BER
0,5 meter
diskusi 0,298319
musik klasik 0,268908
musik pop 0,315126
musik rock 0,273109
sepak bola 0,268908
1 meter
diskusi 0,239496
musik klasik 0,310924
musik pop 0,281513
musik rock 0,243697
sepak bola 0,285714
2 meter
diskusi 0,268908
musik klasik 0,273109
musik pop 0,260504
musik rock 0,264706
sepak bola 0,264706
No TestBed Tipe sinyal processing Deskripsi
1 TestBed 01 Low pass filter Frekuensi Cut-Off : 3000 Hz, 6000 Hz, 9000 Hz, 12000 Hz dan 15000 Hz.
2 TestBed 02 Stereo to Mono Mengubah sinyal 2 kanal menjadi 1 kanal.
3 TestBed 03 Noise White and Pink Menambahkan noise pada sinyal audio dengan ampituda noise 0.005
4 TestBed 04 Resampling Frekuensi sampling = 11025 Hz, 16000 Hz, 22050 Hz dan 24000 Hz
5 TestBed 05 Speed Change Kecepatan suara audio yang di ubah = 0,9
6 TestBed 06 Gema Echo Memberikan delay echo pada sinyal audio sebesar 0.3
7 TestBed 07 Equalizer Penyesuaian keseimbangan dengan amplitudo = 0.5
8 TestBed 08 Kompresi MP3 Mengubah file *.wav menjadi *.mp3
Tabel 3.8 Nilai BER terhadap serangan
TestBed diskusi.wav musik klasik.wav musik pop.wav musik rock.wav sepak bola.wav
TestBed 01 0,079832 0,109244 0,021008 0,096639 0,134454
TestBed 02 0 0 0 0 0
TestBed 03 0,012605 0,008403 0 0 0
TestBed 04 0,243697 0,260504 0,172269 0,226891 0,277311
TestBed 05 0 0,008403 0 0 0
TestBed 06 0,012605 0,029412 0,037815 0,016807 0,016807
TestBed 07 0,02941176 0 0 0,021008 0
TestBed 08 0,239496 0,218487 0,134454 0,172269 0,226891
Pengujian audio watermarked diberikan serangan dengan 9 jenis serangan, yaitu serangan terhadap audio yang sudah disisipkan menguji apakah informasi di dalam sinyal dapat dirusak atau tidak, didapatkan hasil terbaik
pengujian yaitu stereo to mono, noise, speed change, gema echo dan equalizer dengan BER < 0.05 dan sangat
rentan pada serangan LPF, resampling dan kompresi MP3 dengan BER > 0.05.
3.4 Analisis nilai BER pada ambient mode
Analisis nilai BER pada ambient mode dilakukan pada ruangan standar yang tidak kedap suara, berikut hasil nilai
BER pada ambient mode
Pada hasil tabel di atas memperlihatkan nilai BER pada setiap jenis audio berbeda-beda tergantung pada jenis audio
yang menjadi host-audio dan semakin jarak perekaman pada ambient mode, maka akan semakin besar juga BER
yang akan di dapatkan.
4. Kesimpulan
Setelah melakukan analisis dari setiap pengujian yang sudah dilakukan, bab ini berisi tentang kesimpulan selama penelitian dilakukan, kesimpulan yang didapat adalah sebagai berikut :
1. Audio watermark dengan menggunakan metode ini, didapatkan hasil terbaik pengujian yaitu stereo to mono,
noise, speed change, gema echo dan equalizer dengan BER < 0.05 dan sangat rentan pada serangan LPF,
resampling dan kompresi MP3 dengan BER > 0.05.
2. Faktor pembagi yang terbaik terhadap BER = 4, sedangkan delta yang baik untuk mendapatkan BER = 0 adalah 10.
3. Pengujian dengan MOS yaitu mendapat hasil pada kondisi baik (good) terbanyak berada pada sub-band high.
4. Berdasarkan penggunaan metode DWT dan Echo Hiding dalam hal pengujian di ambient mode, nilai akurasi
tertinggi adalah 76% dan BER 0.24 dengan menggunakan BCH code. Akurasi tertinggi dan nilai BER yang
baik ini diperoleh oleh jenis musik rock dengan jarak perekaman 1 meter.
5. Jarak perekaman file audio sangat berpengaruh terhadap nilai akurasi audio watermarked, jauhnya jarak
memiliki titik tersendiri untuk mendapatkan nilai BER yang kecil. Kualitas dari tiap jenis audio juga
mempengaruhi nilai BER pada ambient mode, sehingga untuk mendapatkan nilai BER yang serendah mungkin
haruslah mengetahui kualitas dan jarak yang tepat untuk jenis audio tersebut.
5. Saran
Tugas akhir ini menganalisis hasil pengimplementasian audio watermarking dengan menggabungkan 2 metode
yaitu DWT dan Echo Hiding. Untuk hasil penelitian dengan metode ini masih terdapat kekurangan, maka penulis
menyarankan hal-hal berikut untuk penelitian selanjutnya. Hal-hal yang disarankan penulis sebagi berikut :
1. Penggunaan metode yang lain untuk meningkatkan kualitas watermark.
2. Watermark yang digunakan bisa di tingkatkan lebih lagi, sehingga teks yang disisipkan juga jauh lebih panjang.
3. Dalam pengujian rekam audio pada ambient mode sebaiknya dilakukan didalam ruangan kedap suara agar suara
lain tidak menambahkan noise pada audio watermarked yang direkam.
Daftar Pustaka:
[1] F, I. & T.K, A., 2012. Watermarking Techniques for Protecting Intellectual Properties in a Digital Environment, JCS&T, 12(1), pp. 27-31.
[2] Petrovic, R. 2001. "Audio signal watermarking based on replica modulation", 5th International Conference TELSIKS'01, 227-234.
[3] Hartung, F., Kutter, M. 1998. “Multimedia watermarking techniques”, Proc. IEEE, Vol. 86, 1079-1107.
[4] Chauhan, S., Rizvi, S. 2013. “A Survey: Digital Audio Watermarking Techniques and Applications”, 4th
International Conference on Computer and Communication Technologies, 185-192.
[5] Husein, S., 2015. Analisa Audio Watermarking menggunakan Metode Phase Coding pada Ambient Mode, Bandung: s.n.
[6] Patil, M. & Chitode, J., 2013. Improved Technique for Audio Watermarking Based on Discrete Wavelet Transform. International Journal of Engineering and Advanced Technology (IJEAT), 2(5), pp. 511-516. [7] Winata, P., 2009. Implementasi dan Analisis Perbandingan Metode Echo Hiding dan Metode Low Bit
Encoding pada Aplikasi Steganografi Audio, Bandung: s.n.
[8] W. Bender, D. Gruhl, N. Morimoto, dan A. Lu. 1996. IBM System Journal, Vol 35, NOS 3&4 : “Techniques
for data hiding “.
[9] Wallace, Hank. 2001. “Error Detection and Correction Using BCH code”. URL www.aqdi.com.
[10] Priambadha, T., Shiddiqi A.M., Pratomo, B.A., 2012. Aplikasi Chat dengan Steganografi pada Audio Menggunakan Metode Echo Data Hiding, JURNAL TEKNIK POMITS Vol.1, No. 1,(2012) 1-6
[11] K. Dhar, Pranab., 2014. Studies on Digital Audio Watermarking Using Matrix Decomposition, Saitama
